Conda 환경 공유 방법

배경

콘다는 윈도우, 맥OS, 리눅스에서 동작하는 패키지 관리 시스템이며, 데이터 분석 환경에서 주로 사용되지만 파이썬, R, 루비, 자바 등 다양한 언어를 지원한다. 본 글에서는 짧게 콘다 환경 생성과 세팅, 저장, 그리고 다른 컴퓨터에서 저장된 환경을 불러오는 법을 살펴보고자 한다.

환경 생성 및 세팅, 저장

생성 및 패키지 설치

Conda 환경은 다음과 같이 생성할 수 있다.

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 conda create --name [환경이름] python=3.10

생성된 모든 conda 환경은 다음 커맨드로 확인할 수 있다. * 표시는 현재 환경을 나타낸다.

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 conda env list
 >>> conda environments:
     base                       *
     environment1
     environment2
     ...

환경을 바꾸기 위해서는 activate 커맨드를 사용한다.

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 conda activate environment1
 conda env list
 >>> conda environments:
     base
     environment1               *
     environment2
     ...

현재 환경에 설치된 패키지는 다음과 같이 확인할 수 있다.

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 conda list
 >>> numba             0.48.0              py37h47e9c7a_0
     numpy             1.18.1              py37h93ca92e_0
     openssl           1.1.1d                  he774522_4
     pandas            1.0.1               py37h47e9c7a_0
     ...

패키지를 설치하기 위해서는 주로 pip install, 혹은 conda install 커맨드를 사용하게 된다. pip은 파이썬 전용 패키지인 반면, conda는 기타 언어의 패키지 관리를 지원한다는 차이점을 가지고있다. 다음 예시는 pip 패키지 매니저를 활용했다.

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 pip install cython
 conda list
 >>> cython            0.29.15             py37ha925a31_0
     numba             0.48.0              py37h47e9c7a_0
     numpy             1.18.1              py37h93ca92e_0
     openssl           1.1.1d                  he774522_4
     pandas            1.0.1               py37h47e9c7a_0
     ...

YAML 파일 저장

YAML 포맷으로 환경 설정을 저장하기 위해서는 다음 커맨드를 활용한다. YAML 파일명은 굳이 환경 이름과 매칭되지 않아도 괜찮다.

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 conda env export > environment1.yaml

이후 해당 커맨드를 실행한 경로에 environment1.yaml 이라는 파일이 생성되게 된다. 해당 파일을 열어보면 다음과 같이 설치된 패키지가 나열되어 있는것을 확인할 수 있다.

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 name: environment1
 channels:
   - conda_forge
   - defaults
 dependencies:
   - cython=0.29.15=py37ha925a31_0
   - numba=0.48.0=py37h47e9c7a_0
   ...

YAML 파일을 활용한 환경 생성

다른 컴퓨터에서 저장된 conda 환경과 동일한 환경을 생성하고자 할때, 커맨드창에서 YAML 파일 경로로 이동 후 다음을 실행시키면 된다.

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 conda env create --file environment1.yaml